基于多特征的口腔正畸图像检索的研究

基于内容的图像检索技术一直是图像检索领域的研究热点,但单一的底层特征检索效果往往比较差。针对口腔正畸领域中的图像,采用一种多特征融合的图像检索方法,医生通过检索出的相似图像找到正畸病患的诊断信息,进而提高诊断效率。此检索方法的基本思想是采用累计直方图结合空间信息的方式来提取颜色特征;用Canny算子与Ostu阈值分割法相结合的方法进行图像分割,进而提取七个不变矩;最后,将颜色特征分量与形状特征分量相结合来实现基于多特征的图像检索。实验结果表明,基于多特征的检索方法对于口腔正畸图像有更好的检索效果。     

基于兴趣点特征的图像检索方法

针对全局图像特征无法刻画图像类别信息的缺陷, 提出一种基于兴趣点特征的图像特征检索方法. 首先对图像进行仿射 尺度不变特征转换, 并利用亮度的概率密度梯度提取兴趣点; 然后将兴趣点映射回原始图像, 采用颜色直方图作为图像特征; 最后采用相似性度量模型, 实现图像检索. 选择Corel图像库中的图像对算法性能进行实验分析. 实验结果表明, 该方法可有效提高图像的检索准确率和检索效率, 快速找到用户需要的图像.     

融合显著区域和非下采样Contourlet变换的图像检索方法

为了提高图像的检索性能,基于显著区域直方图和非下采样Contourlet变换技术,提出了一种图像检索新方法。首先,以兴趣点为基础实现图像显著区域和背景区域的划分,并提取这两个区域的直方图作为颜色特征;其次,对图像进行非下采样Contourlet分解,获得高频子带的均值和方差作为图像的纹理信息;最后,将得到的颜色特征和纹理信息有机结合对图像进行检索。实验结果表明,该方法性能稳定,具有较高的检索效率。     

一种基于HSV颜色空间的图像检索方法

基于内容的图像检索是多媒体检索研究的前沿课题,利用颜色特征作为索引进行检索是其最重要的技术。本文提出了一种综合利用两种颜色特征进行图像检索的新方法。首先,选取符合人眼感知特性的HSV颜色空间进行非等间隔量化,然后建立全局颜色直方图表示图像的颜色分布特征。为了弥补全局颜色直方图不包含颜色空间分布关系的缺点,文中又提取了图像的另一种颜色特征,即分块的颜色矩,它的距离度量为其特征矢量的比值相似度。最后综合利用上述两个特征对图像共同检索。实验结果表明,综合利用两种特征检索图像比单一特征检索效果更好。     

基于特征点组合聚类的图像检索新方法

由于特征点能对图像局部特征进行合理描述,有效使用特征点实现基于内容的图像检索成为当前计算机视觉领域中的热点问题.针对该问题,提出一种基于特征点组合聚类的图像检索新方法.该方法包括特征点组合聚类算法,以及基于该算法的局部颜色直方图构建策略.与现有的基于特征点和局部颜色直方图的检索方法相比,该方法能有效解决当前方法对特征点位置信息及特征点中心过度依赖的问题.从公共图像库上的实验结果可以看出,该方法与现有方法相比具有较高的检索精度.     

一种基于小波突出点颜色及空间分布熵的图像检索方法

分析了基于兴趣点的图像检索方法的缺点,提出了一种基于小波突出点的图像检索新方法．该方法在小波域提取突出点,这些突出点既表示了全局变化也表示了局部变化;然后以小波突出点为线索,设计了基于小波突出点的颜色分布熵,既利用了小波突出点的局部特征,又考虑了小波突出点的空间分布结构;用图像间的颜色分布熵来度量图像间的相似性．该检索算法不但保证了对图像旋转、平移鲁棒性,而且克服了传统直方图没有空间位置的缺陷．实验结果表明,该方法对图像检索是有效的．     

图像垃圾邮件中文本区域的自动提取方法

图像中的文本区域为判别图像垃圾邮件提供了重要依据.为了获得图像中的文本区域信息,提出了基于Hough变换提取图像中倾斜文本区域的算法和降低图像背景干扰的八邻域细小边缘去除算法,实现了一种不受图像中文本颜色、字体、大小、位置、方向限制的文本区域的自动提取方法.在包含100幅垃圾图像的数据集上进行提取图像文本区域的实验.实验结果显示,新方法具有良好的文本区域提取性能.     

基于三支决策粗糙集的迭代量化的图像检索算法

由于基于全图的图像检索算法提取的特征存在噪声,而且只具备低层的描述能力,所以基于显著性检测的图像检索算法中,图像显著部分的不确定性会使显著性检测和图像分割后所得到的显著区域容易丢失重要信息,导致检索准确率低.提出一种基于三支决策粗糙集的图像检索算法.为了提取出图像的有用信息,忽略无关信息,该算法利用三支决策粗糙集理论将图像划分为显著区域、非显著区域和模糊区域,分别对显著区域和模糊区域提取特征,并共同参与检索.实验结果表明,该算法在Corel-1000数据集下,与现有先进算法相比,能有效地提高检索的准确率.     

基于Multi—Agent的图像检索技术的研究

针对当前图像特征提取方法中,算法运行速度较慢以及远程图像的信息交换中带宽的限制,设计了一种基于Multi—agent技术的图像特征提取方法,重点讨论了该方法实现的关键技术,包括纹理特征、颜色特征和形状特征的提取算法。模拟实验表明,该方法所提取的特征内容丰富,占用网络的带宽较少,采用的算法运算速度提高明显,而三种基于内容的图像的特征能满足不同类型图像的识别和检索。     

基于多映射块的二值文本图像认证水印算法

针对二值文本图像存在较多均匀区域的情况,本文提出了一种基于多映射块的认证算法.该算法将每个图像块中的不可翻转像素点Hash加密生成水印信息,并将其替代三个映射块中的可翻转像素点完成水印嵌入.篡改检测时设计了结合映射块邻域篡改特征的检测方法来认证图像内容的真实性.实验结果表明,该算法不仅可以有效保护二值文本图像的均匀区域,而且能够准确定位图像的内容替换和拼贴攻击.     

椒盐噪声下图像原始直方图的估计

图示了椒盐噪声下图像直方图的行为,分析了原始图像直方图同噪声图像直方图之间的关系,以便由噪声图像的直方图导出原始图像的直方图.     

基于二维直方图信息熵的图像检索方法

针对传统颜色直方图完全丢失颜色的空间分布信息的缺点,提出了基于二维直方图信息熵的图像检索方法。该方法不仅利用了图像象素的颜色统计信息,还用到了相邻像素之间的相关性及颜色在图像内的空间分布特征,充分考虑到了图像的颜色统计、空间信息等特征。首先提取出图像的二维直方图特征;接着,为降低特征的维度,计算出二维直方图相应的信息熵并用其进行相似性度量。实验表明该方法实现简单,而且能够较准确地描述出图像的颜色统计、空间分布等信息,从而有效地提高了检索的精度。     

一种基于颜色直方图的图像检索方法

在环形颜色直方图基础上采用具有视觉一致性的颜色空间——HSV,并把各通道分别进行非等间隔量化,采用各通道向量加权的形式把各通道组合为一个特征向量作为环形颜色直方图的颜色值,最后采用扩展的直方图交算法进行相似性匹配。实验验证了这种方法的有效性。     

基于颜色纹理联合特征直方图的自适应Meanshift跟踪算法

传统的meanshift跟踪算法利用图像中的颜色直方图作为目标的代表,其鲁棒性不高,容易受光照,目标缩放等因素的影响,造成定位精度不高,跟踪算法的稳定性不好.鉴于此,文中提出一种基于改进LBP特征描述子的方法,并将其与颜色直方图进行巧妙的融合,构建了一种新颖有效的联合直方图目标外观模型,并将其嵌入到meanshift跟踪框架中;另外,通过有效利用目标候选区域的矩信息,估计跟踪过程中目标的尺度和方向的变化.不同场景的跟踪实验结果表明,与传统的meanshift跟踪相比,文中提出的跟踪算法可以有效克服场景中相似目标的干扰,光照及目标尺度的变化,取得了更好的跟踪结果,具有更高的鲁棒性、稳定性、有效性.     

空间连接的选择性估计

空间连接是空间数据库中非常重要和耗时的操作，而空间连接的选择性估计对于查询优化器能否选择一个较好的执行计划至关重要。本文介绍了3种空间连接的选择性估计方法，并对其进行了比较分析。     

基于直方图的热像显示算法研究

给出了PE算法平台值取法的依据和算法用C语言实现的步骤,并结合具体的实例进行试验,比较和分析了这三种算法能有效压缩信息提高图像对比度的原因,试验表明以HE和HP算法为极限情况的PE算法在合理选择平台值的基础上进行大动态范围的热像显示效果良好．     

浅谈FOXBASE+的作图功能

通过工作中的实践,给出了一种在FOXBASE+下实现直方图的程序设计方法,并给出了绘图源程序。     

基于Otsu理论的灰度图像分割算法研究和改进

Otsu算法是利用最大类间方差准则对图像像素进行阈值分割.二维Otsu算法是在一维Otsu算法的基础上提出的,但是其计算量大,且只有当图像每个类的像素数目接近彼此时才能得到满意的结果.对二维直方图重新划分,改变阈值的求解范围,提高分割准确率和减少阈值计算时间.实验结果表明该方法提高分割效率,对含噪声的图像分割效果较好.     

基于显著性加权颜色和纹理的图像检索

显著性体现了图像中像素区域引起视觉注意的强弱程度,在图像检索中具有重要意义。本文提出的基于显著性加权的图像检索方法不需要分割出显著性区域,而以显著性加权的方式建立了新的颜色特征和纹理特征,从而增加了显著性区域的颜色与纹理特征的权重。通过对4种主要的显著图的实验比较发现该方法能有效提高检索效果。     

使用直方图熵阈值法,从背景中自动分离出医学心脏图象

在医学科学研究和临床诊断中,常常需要在图象背景中分离出心脏或其他内脏器官的图象,以便对心脏或内脏器官进行几何学参数的测量。本文使用信息论中熵概念,推导出与先验和后验信息有关的评价函数,由它来选择最佳阈值,使分离出完整的心脏图象。为了能得到精确、清晰的心脏边界,本文使用了双曲线函数增强处理,选择常数C为0.5或1。采用灰度值窗口法后,并把阈值处理后图象的直方图起点移至灰度级为零的位置,使增强心脏边界的效果更为明显。本文使用Roberts边缘检测法获得了精确又清晰的心脏边界。